# -*- coding: utf-8 -*-
#作业
#使用Python实现反色运算，运算公式为T(x,y)=255-S(x,y),T反色图像，S代表源图像
from skimage import data
from matplotlib import pyplot as plt
#读入图像
image=data.coffee()#读入自带的咖啡图像
image_r=image[:,:,0]#读取红色通道
image_g=image[:,:,1]#读取绿色通道
image_b=image[:,:,2]#读取蓝色通道
image_1=255-image#计算反色图像阵
plt.subplot(2,2,1)#创建子图
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.title('咖啡原图')
plt.imshow(image)#显示图片
plt.subplot(2,2,2)
plt.title('咖啡反色图')
plt.imshow(image_1)#显示图片


#作业2
#对数运算处理函数
#导入需要的包
from skimage import data,io,exposure
from matplotlib import pyplot as plt 
#读入图像
image=data.coffee()
#分别计算log=0.5,1,5时的图像
image_1=exposure.adjust_log(image,0.5)
image_2=exposure.adjust_log(image,1)
image_3=exposure.adjust_log(image,5)
#分别展示原图及结果图像
plt.subplot(2,2,1)
plt.title('原图')
io.imshow(image)
plt.subplot(2,2,2)
plt.title('log=0.5')
io.imshow(image_1)
plt.subplot(2,2,3)
plt.title('log=1')
io.imshow(image_2)
plt.subplot(2,2,4)
plt.title('log=5')
io.imshow(image_3)
plt.show()

#总结
#当log=1是原图，当log的值越大时图像的深度越深，当log的值余越小甚至是负值是曝光度越大
